EN 
IN
Journal article
Peningkatan Penilaian Sentimen pada Komentar Angket Dosen dengan Menggunakan Metode K-Means dan K-Nearest Neighbor Studi Kasus STMIK STIKOM Indonesia
DUMAN CARE KHRISNE Dewi Rosalin
Volume : 4 Nomor : 2 Published : 2014, January
S@cies - STIKI Applied Science
Abstrak
Dalam melakukan proses evaluasi kinerja dibutuhkan suatu penilaian sebagai bahan evaluasi. Angket merupakan salah satu alat bantu penilaian dan telah digunakan di Kampus STMIK STIKOM Indonesia dalam melakukan penilaian kinerja dosen. Dalam penilaian terdapat kolom komentar yang dapat diisi dengan bebas oleh mahasiswa. Untuk melakukan penilaian sentimen pada komentar tersebut dapat digunakan teknik text mining dengan kombinasi dua metode yaitu metode K-means dan K-Nearest Neighbor. Data latih dan data uji berupa komentar akan diproses dalam tahapan text mining untuk mendapatkan bobot dari masing-masing komentar. Dari bobot tersebut akan dibentuk dua kelas dengan menggunakan metode K-means dan dari kelas tersebut akan ditentukan apakah sentimen data uji merupakan sentimen positif atau sentimen negatif dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor.